Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
4.388
P-Index
This Author published in this journals
All Journal TEKNIK INFORMATIKA Prosiding Seminar Nasional Sains Dan Teknologi Fakultas Teknik JOIN (Jurnal Online Informatika) MULTINETICS bit-Tech Cyber Security dan Forensik Digital (CSFD) Jurnal Abdi Insani Bubungan Tinggi: Jurnal Pengabdian Masyarakat Mejuajua Journal of Informatics and Communication Technology (JICT) Journal Of Human And Education (JAHE) Fuse-teknik Elektro ICONESTH SAINTEK Journal of Innovative and Creativity Journal of Informatics and Communication Technology (JICT)
Iik Muhamad Malik Matin
Politeknik Negeri Jakarta
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Automotive Engineering Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Dentistry Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Environmental Science Health Professions Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Mathematics Neuroscience Nursing Public Health Social Sciences Other

Published : 32 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 32 Documents
Search

 1   2   3   4 
ANALISIS KLASIFIKASI SENTIMEN TERHADAP PENURUNAN COVID-19 MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES DAN SUPPORT VECTOR MACHINE PADA PLATFORM X APP Muhammad Fadhil; Iik Muhammad Malik Matin; Sifa Nurpadillah
Fuse-teknik Elektro Vol 3, No 2 (2023): Jurnal FUSE-Teknik Elektro
Publisher : Fakultas Teknik Universitas Garut

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52434/jft.v3i2.3396

Abstract

WHO atau biasa disebut World Health Organization  menetapkan pandemi internasional untuk virus corona, atau Covid-19. Pada penelitian ini penulis ini bertujuan untuk mengenalisis klasifikasi sentiment masyarakat terhadap penurunan Covid-19 menggunakan metode Algoritma Naïve Bayes dan Support Vector Machine pada platform X App. Pandemi Covid-19 telah menjadi perhatian seluruh dunia, dan media social seperti X App mejadi sumber data yang kaya untuk memahami pandangan dan perasaan masyarakat terkait penurunan kasus Covid-19. Peneliti mengumpulkan data dari X App sebanyak 5000 pada periode juni 2023,data yang belum melalui tahapan preprocessing. Dalam analisis penurunan kasus Covid-19, penelitian ini membandingkan Algoritma Naïve Bayes dan Support Vector Machine.Berdasarkan hasil penelitian ditemukan bahwasanya algoritma Support Vector Machine memiliki kinerja lebih unggul dari akurasi presisi serta recall yaitu 95%, 96%,96% sedangkan kinerja algortima Naïve Bayes menghasilkan Akurasi,presisi serta recall yaitu 85%, 94%, 86%.
Analisis Kerentanan Jaringan Pada Fasilitas Internet Nirkabel Pada Serangan Packet Sniffing Iik Muhamad Malik Matin
Fuse-teknik Elektro Vol 4, No 1 (2024): Jurnal FUSE-Teknik Elektro
Publisher : Fakultas Teknik Universitas Garut

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52434/jft.v4i1.3692

Abstract

Keamanan jaringan telah menjadi isu krusial dalam era konektivitas digital saat ini, di mana jaringan yang terhubung dengan internet rentan terhadap berbagai serangan oleh peretas. Gedung PT. XYZ telah mengadopsi jaringan komputer berbasis kabel dan nirkabel untuk pertukaran data dan informasi yang bersifat penting. Namun, jaringan WiFi sering menjadi sasaran serangan oleh peretas karena potensi kelemahan dalam pengamanan, seperti serangan sniffing yang dapat mengakibatkan pencurian data sensitif. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk merancang sistem keamanan jaringan WiFi di Gedung Direktorat PNJ dengan menggunakan alat packet sniffer Ettercap untuk mengidentifikasi dan mengurangi celah keamanan yang mungkin dimanfaatkan oleh peretas.
DETEKSI MALWARE MENGGUNAKAN MACHINE LEARNING DENGAN METODE ENSEMBLE Iik Muhamad Malik Matin; Maria Agustin; Bambang Sugiarto; Ai Nur Asri
Prosiding Sains Nasional dan Teknologi Vol 13, No 1 (2023): PROSIDING SEMINAR NASIONAL SAINS DAN TEKNOLOGI 2023
Publisher : Fakultas Teknik Universitas Wahid Hasyim

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36499/psnst.v13i1.9224

Abstract

Serangan malware telah menjadi perhatian penting di di era digital ini. Malware dapat diartikan sebagai perangkat lunak yang digunakan untuk melakukan perusakan sistem, pencurian atau pengumpulan informasi, hingga mendapatkan akses terhadap suatu sistem. Machine learning merupakan sub area dari ilmu komputer yang mampu memberikan komputer kemampuan untuk belajar tanpa diprogram secara eksplisit. Pada penelitian ini akan mendeteksi malware windows menggunakan machine learning dengan metode ensemble. Model klasifikasi yang digunakan adalah Decision Tree, Random forest, Bagging, AdaBoost dan Hist Gradient Boosting. Penelitian ini menggunakan dataset malware berbasis windows. Hasil yang didapatkan menggunakan algoritma Hist Gradient Boosting lebih tinggi yaitu sebesar 96,9% dibandingkan dengan algoritma Decision tree sebesar 93,5% algoritma Random forest sebesar 94,9% algoritma Adaboost sebesar 87,8% dan algoritma Bagging sebesar 95,8%
Rancang Bangun Pemodelan Alat Pengendali Pintu Otomatis untuk Irigasi Sawah Berskala Kecil Berbasis Arduino Firdaus, Ripki Fauzi; Ikhsan, Akhmad Fauzi; Matin, Iik Muhammad Malik
Fuse-teknik Elektro Vol 2 No 2 (2022): Fuse-teknik Elektro
Publisher : Fakultas Teknik Universitas Garut

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52434/jft.v2i2.2312

Abstract

Irigasi merupakan salah satu hal yang penting dalam sektor pertanian ataupun perkebunan bertujuan membantu pertumbuhan tanaman supaya dapat tumbuh dengan baik dan bisa berpengaruh pada hasil panen. Perebutan air pada saluran irigasi sering kali menyebabkan terjadi perdebatan bahkan permusuhan. Itu disebabkan oleh adanya ketidakadilan dalam pembagian air kepada setiap petak sawah. Dengan menerapkan metode sistem buka tutup irigasi otomatis dapat memberikan pembagian air pada setiap petak sawah dengan parameter batas ketinggian air yang sama. Sensor ultrasonik JSN-SR04 waterproof dapat mendeteksi ketinggian dari air secara realtime. Arduino mampu memproses input dari sensor dan mampu membedakan kondisi air sawah yang kekurangan ataupun berkecukupan berdasarkan tinggi air sawah sehingga mampu memberikan perintah kepada servo untuk membuka atau menutup pintu irigasi. Penggunaan modul GSM membantu petani dalam memantau kondisi air dengan mengirimkan SMS kondisi sungai. Dari hasil pengujian didapat sistem mampu bekerja dengan relatif baik dan membagi air kepada setiap sawah. Error yang terjadi pada saat pengukuran oleh sensor ultrasonik 1 sebesar 0,0136%, ultrasonik 2 sebesar 0,008% dan ultrasonik 3 sebesar 0,015%. Servo bergerak membuka dan menutup pintu irigasi dengan baik sehingga menghasilkan error 0% pada kedua servo yang terpasang.
Analisis Sentimen Pengguna Zoom Cloud Meeting Menggunakan Big Data Muharam, Zidan; Matin, Iik Muhammad Malik; Taher, Muhammad Jufri
Fuse-teknik Elektro Vol 3 No 2 (2023): Fuse-teknik Elektro
Publisher : Fakultas Teknik Universitas Garut

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52434/jft.v3i2.2320

Abstract

Aplikasi zoom cloud meetings yang mulai booming digunakan sekarang ini karena adanya pandemi covid-19, sehingga membuat semua kegiatan dilakukan secara virtual. Zoom cloud meetings merupakan aplikasi yang memiliki berbagai fitur termasuk video & audio conference. Pada penelitian ini penulis menggunakan metode Naïve Bayes dalam menganalisa label sentimen positif dan negatif pada para pengguna aplikasi zoom di Twitter. Jumlah dataset setelah prepocessingsebanyak 1.000 data. Data hampir seimbang dengan label sentimen positif berbahasa indonesia sebanyak 583 dan sentimen positif berbahasa inggris sebanyak 194 dan label sentimen negatif berbahasa indonesia sebanyak 134 dan sentimen negatif berbahasa inggris sebanyak 89 data.Evaluasi model menggunakan confusion matrix diperoleh nilai akurasi dan nilai dari algoritma Naïve Bayes menggunakan data latih = 80% dan data uji = 20% menghasilkan nilai akurasi = 70%.  Kata kunci: Analisis Sentimen, Naïve Bayes Classifier, Covid-19, Zoom Cloud Meetings, twitter. 
Rancang Bangun Alat Pemilah Sampah Organik dan Non Organik Berbasis Raspberry Pi Wibysono, Adhitya Yusuf; Susilawati, Helfy; Matin, Iik Muhammad Malik
Fuse-teknik Elektro Vol 2 No 2 (2022): Fuse-teknik Elektro
Publisher : Fakultas Teknik Universitas Garut

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52434/jft.v2i2.2338

Abstract

Sampah menjadi masalah yang jarang diperhitungkan oleh masyarakat. Sampah dapat digolongkan berdasar sifatnya, menjadi organik dan non norganik, pada penelitian ini dibuat tempat sampah yang dapat membedakan sampah organik dan sampah non organik secara otomatis tanpa harus membuka sendiri tutup tempat sampah dengan menggunakan metode Single Shot Detector (SSD). Alat ini dibuat menggunakan raspberry pi sebagai mikroprosesornya, kamera sebagai pendeteksi objek, ultrasonik untuk menentukan jarak objek, LCD I2C untuk menampilkan teks jika salah satu atau kedua tempat sampah penuh. Adapun yang menjadi tampilan tersebut seperti “Non Organik Penuh”. atau “Organik Penuh”. Berdasarkan hasil pengujian, sistem dapat mengenali objek sampah organik dan non organik dengan nilai ratarata akurasi pengenalan objek sebesar 60.16% dan rata-rata delay pendeteksian 2.875 detik serta error rate pada pengujian jarak objek sekitar 1.08%.
Rancang Bangun Alat Pendeteksi Kematangan Buah Kopi Menggunakan Arduino Berbasis Pengolahan Citra Susilawati, Helfy; Jaman, Ahmad Noor; Matin, Iik Muhammad Malik
Fuse-teknik Elektro Vol 3 No 1 (2023): Fuse-teknik Elektro
Publisher : Fakultas Teknik Universitas Garut

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52434/jft.v3i1.2746

Abstract

Kopi merupakan minuman yang digemari oleh banyak orang, Konsumsi kopi dunia mencapai 70% berasal dari spesies kopi arabika dan 26% berasal dari spesies kopi robusta. Sebelum menjadi minuman yang siap disajikan, kopi memerlukan beberapa tahapan proses dalam pengolahan, diantaranya yaitu pemilihan kualitas biji kopi yang dipetik, pengeringan, dan tahapan akhir yaitu penyangraian. Pengolahan kopi sangat berperan penting dalam menentukan cita rasa dan kualitas kopi, saat ini peningkatan produksi kopi di Indonesia masih terhambat oleh rendahnya mutu buah kopi yang dihasilkan sehingga mempengaruhi pengembangan produksi akhir kopi. Dengan menerapkan teknologi yang lebih canggih, pada penelitian ini dibuat alat yang dapat memudahkan manusia dalam memilah buah kopi matang, belum matang dan terlalu matang dengan menggunakan metode Hue Saturation Value (HSV). Alat ini dibuat dengan menggunakan Arduino sebagai mikrokontrolernya, kamera sebagai pendeteksi dan motor servo sebagai penghantar buah kopi. Berdasarkan hasil pengujian, sistem dapat mengenali warna dari buah kopi dengan nilai rata rata akurasi sebesar 99%.
Deteksi Kantuk Menggunakan Convolutional Neural Network (CNN) Berdasarkan Kedipan Mata Iswahyudi, Ridwan; Ihsan, Akhmad Fauzi; Malik Matin, Iik Muhammad
Fuse-teknik Elektro Vol 4 No 2 (2024): Fuse-teknik Elektro
Publisher : Fakultas Teknik Universitas Garut

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Tingkat kecelakaan lalu lintas semakin hari semakin bertambah banyak, berdasarkan Badan Pusat Stastistik (BPS), pada tahun 2020 menunjukan tingkat penggunaan kendaraan bermotor khususnya mobil di Indonesia selama 3 tahun terakhir mengalami peningkatan. Peningkatan jumlah tersebut dapat memberikan dampak negatif salah satunya yaitu naiknya angka kecelakaan lalu lintas. Faktor tertinggi penyebab peningkatan jumlah kecelakaaan lalu lintas adalah faktor manusia, lebih dari 25% penyebab kecelakaan merupakan kelelahan yang mengakibatkan pengendara mengalami kantuk saat sedang berkendara. Maka dari itu, diperlukan sebuah sistem yang dapat mendeteksi keadaan pengemudi saat sedang lelah atau mengantuk. Penelitian ini mengembangkan sistem pendeteksi kantuk menggunakan Convolutional Neural Network. Masukan citra secara real-time pada sistem didapat dari kamera yang dipasang didepan pengemudi. Keluaran dari sistem terdapat suara alarm untuk peringatan bahwa pengendara dalam keadaan mengantuk atau tertidur. Rata-rata akurasi sistem pendeteksian wajah menggunakan Haar Cascade yaitu 100%, rata-rata akurasi untuk pendeteksian mata terbuka dan tertutup pada jarak 30-50 cm yaitu 97,2% dan rata-rata akurasi untuk pendeteksian kantuk sebesar 94,4%. Sedangkan untuk rata-rata waktu untuk pendeteksin mata terbuka dan tertutup memiliki rata-rata waktu sebesar 5.19 detik yang akan memudahkan untuk mendeteksi kantuk secara cepat.
Analisis Klasifikasi Sentimen terhadap Penurunan Covid-19 Menggunakan Metode Naïve Bayes dan Support Vector Machine pada Platform X App Fadhil, Muhammad; Matin, Iik Muhammad Malik; Nurpadillah, Sifa
Fuse-teknik Elektro Vol 3 No 2 (2023): Fuse-teknik Elektro
Publisher : Fakultas Teknik Universitas Garut

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52434/jft.v3i2.3396

Abstract

WHO atau biasa disebut World Health Organization  menetapkan pandemi internasional untuk virus corona, atau Covid-19. Pada penelitian ini penulis ini bertujuan untuk mengenalisis klasifikasi sentiment masyarakat terhadap penurunan Covid-19 menggunakan metode Algoritma Naïve Bayes dan Support Vector Machine pada platform X App. Pandemi Covid-19 telah menjadi perhatian seluruh dunia, dan media social seperti X App mejadi sumber data yang kaya untuk memahami pandangan dan perasaan masyarakat terkait penurunan kasus Covid-19. Peneliti mengumpulkan data dari X App sebanyak 5000 pada periode juni 2023,data yang belum melalui tahapan preprocessing. Dalam analisis penurunan kasus Covid-19, penelitian ini membandingkan Algoritma Naïve Bayes dan Support Vector Machine.Berdasarkan hasil penelitian ditemukan bahwasanya algoritma Support Vector Machine memiliki kinerja lebih unggul dari akurasi presisi serta recall yaitu 95%, 96%,96% sedangkan kinerja algortima Naïve Bayes menghasilkan Akurasi,presisi serta recall yaitu 85%, 94%, 86%.
Analisis Kerentanan Jaringan Pada Fasilitas Internet Nirkabel Pada Serangan Packet Sniffing Matin, Iik Muhamad Malik; Ramadhan, Fahri; Hutasoit, Glorya S; Hapsari, Alifia Aurellia
Fuse-teknik Elektro Vol 4 No 1 (2024): Fuse-teknik Elektro
Publisher : Fakultas Teknik Universitas Garut

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52434/jft.v4i1.3692

Abstract

Keamanan jaringan telah menjadi isu krusial dalam era konektivitas digital saat ini, di mana jaringan yang terhubung dengan internet rentan terhadap berbagai serangan oleh peretas. Gedung PT. XYZ telah mengadopsi jaringan komputer berbasis kabel dan nirkabel untuk pertukaran data dan informasi yang bersifat penting. Namun, jaringan WiFi sering menjadi sasaran serangan oleh peretas karena potensi kelemahan dalam pengamanan, seperti serangan sniffing yang dapat mengakibatkan pencurian data sensitif. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk merancang sistem keamanan jaringan WiFi di Gedung Direktorat PNJ dengan menggunakan alat packet sniffer Ettercap untuk mengidentifikasi dan mengurangi celah keamanan yang mungkin dimanfaatkan oleh peretas.
Co-Authors Abidin, Iqbal Rizki Adhitya Yusuf Wibysono Ahmad Noor Jaman Ai Nur Asri Akhmad Fauzi Ikhsan Aldrine, Zefanya Arini Arini Arini Arini Arini Arini Arini Arini Asep Kurniawan Asep Kurniawan Asiwidia Simanjuntak Ayu Rosyida Zain Azkiya, Satria Azkal Bambang Sugiarto Bisawab, Muhammad Salman Defiana Arnaldy Diki Rustandi Dinda Kadarwati Dwina Satrinia Fachroni Arbi Murad Fadhilrahman Faiz Akbar Farroz, Alman Firdaus, Ripki Fauzi Hapsari, Alifia Aurellia Helfy Susilawati Hutasoit, Glorya S Ihsan Alamal Ahmad Ihsan, Akhmad Fauzi Ikhsan, Akhmad Fauzi INDRA HERMAWAN Iswahyudi, Ridwan Jaman, Ahmad Noor Kadarwati, Dinda Luh Kesuma Wardhani Maria Agustin Maria Agustin Maria Agustin Muhamad Taher Jufri Muhammad Fadhil Muhammad Fadhil Muhammad Yusup Muharam, Zidan Murad, Fachroni Arbi Nur Fauzi Soelaiman Nurul Faizah Rozy Okta Gabriel Sinsaku Sinaga Prihatin Oktivasari Ramadhan, Fahri Ratna Widya Iswara Ratna Widya Iswara, Ratna Widya Ripki Fauzi Firdaus Rizki Sifa Nurpadillah Suhandana, Ariawan Andi Syamsi Dwi Cahya Syifa Nurgaida Yutia Taher, Muhammad Jufri TRI ARIF WIHARSO Tuzahra, Alifia Wibysono, Adhitya Yusuf wirawan, chandra Yudha, Muhammad Dhafa Ragana Zahra Azizah Zain, Ayu Rosyida Zidan Muharam